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基于改进分层注意网络和TextCNN联合建模的暴力犯罪分级算法
被引量：
1
1
作者
张家伟
高冠东
+1 位作者
肖珂
宋胜尊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期403-410,共8页
为了科学、智能地对服刑人员的暴力倾向分级,将自然语言处理(NLP)中的文本分类方法引入犯罪心理学领域,提出一种基于改进分层注意网络(HAN)与TextCNN(Text Convolutional Neural Network)两通道联合建模的犯罪语义卷积分层注意网络(CCHA...
为了科学、智能地对服刑人员的暴力倾向分级,将自然语言处理(NLP)中的文本分类方法引入犯罪心理学领域,提出一种基于改进分层注意网络(HAN)与TextCNN(Text Convolutional Neural Network)两通道联合建模的犯罪语义卷积分层注意网络(CCHA-Net),通过分别挖掘犯罪事实与服刑人员基本情况的语义信息,完成暴力犯罪气质分级。首先,采用Focal Loss同时替代两通道中的Cross-Entropy函数,优化样本数量不均衡问题。其次,在两通道输入层中,同时引入位置编码,改进对位置信息的感知能力;改进HAN通道,采用最大池化构建显著向量。最后,输出层都采用全局平均池化替代全连接方法,以避免过拟合。实验结果表明,与AC-BiLSTM(Attention-based Bidirectional Long Short-Term Memory with Convolution layer)、支持向量机(SVM)等17种相关基线模型相比,CCHA-Net各项指标均最优,微平均F1(Micro_F1)为99.57%,宏平均和微平均下的曲线下面积(AUC)分别为99.45%和99.89%,相较于次优的AC-BiLSTM提高了4.08、5.59和0.74个百分点,验证了CCHA-Net能有效胜任暴力犯罪气质分级任务。
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关键词
深度学习
文本分类
卷积神经网络
分层注意网络
暴力犯罪分级
气质类型
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题名
基于改进分层注意网络和TextCNN联合建模的暴力犯罪分级算法
被引量：
1
1
作者
张家伟
高冠东
肖珂
宋胜尊
机构
河北农业大学信息科学与技术学院
中央司法警官学院数据科学与智能矫正技术研究中心
中央司法警官学院信息管理系
河北省农业大数据重点实验室(河北农业大学)
中央司法警官学院监狱学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期403-410,共8页
基金
河北省社会科学基金资助项目(HB21ZZ002)。
文摘
为了科学、智能地对服刑人员的暴力倾向分级,将自然语言处理(NLP)中的文本分类方法引入犯罪心理学领域,提出一种基于改进分层注意网络(HAN)与TextCNN(Text Convolutional Neural Network)两通道联合建模的犯罪语义卷积分层注意网络(CCHA-Net),通过分别挖掘犯罪事实与服刑人员基本情况的语义信息,完成暴力犯罪气质分级。首先,采用Focal Loss同时替代两通道中的Cross-Entropy函数,优化样本数量不均衡问题。其次,在两通道输入层中,同时引入位置编码,改进对位置信息的感知能力;改进HAN通道,采用最大池化构建显著向量。最后,输出层都采用全局平均池化替代全连接方法,以避免过拟合。实验结果表明,与AC-BiLSTM(Attention-based Bidirectional Long Short-Term Memory with Convolution layer)、支持向量机(SVM)等17种相关基线模型相比,CCHA-Net各项指标均最优,微平均F1(Micro_F1)为99.57%,宏平均和微平均下的曲线下面积(AUC)分别为99.45%和99.89%,相较于次优的AC-BiLSTM提高了4.08、5.59和0.74个百分点,验证了CCHA-Net能有效胜任暴力犯罪气质分级任务。
关键词
深度学习
文本分类
卷积神经网络
分层注意网络
暴力犯罪分级
气质类型
Keywords
deep learning
text classification
Convolutional Neural Network(CNN)
Hierarchical Attention Network(HAN)
hierarchy of violent crime
temperament type
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进分层注意网络和TextCNN联合建模的暴力犯罪分级算法
张家伟
高冠东
肖珂
宋胜尊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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